一、线性回归 回归算法是一种有监督算法 回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测值(因变量Y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(X)与标签(Y)之间的映射关系,在算法的学习过程中,试图寻找一个 函数使得参数之间的关系拟合性最好。 回归...
回归算法和logistics算法总结 1、回归算法简介: 回归算法还是属于分类算法。Numpy、Panads、Matplotlib、Scilit-learn。线性回归一般用来做连续值的预测,预测的结果为一个连续值。因训练时学习样本不仅要提供学习的特征向量X,而且还要提供样本的实际结果(标记label,所以它是一种有监督学习。其中 X={x0,x1,...,xn}。
线性回归和逻辑回归是两种非常基础的机器学习算法,它们在预测和分类任务中都有着广泛的应用。了解它们的原理、优缺点以及适用场景,有助于我们在实际问题中选择合适的算法。 线性回归适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况,而逻辑回归则主要用于处理二分类问题。在实际应用中,我们还需要考虑数据的特性、问题的需求以...
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合(自变量都是一次方)。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 优点:结果易于理解,计算上...
2、广义线性模型 无论是在做分类问题还是回归问题,我们都是在预测某个随机变量y 和 随机变量x 之间的函数关系。在推导线性模型之前,我们需要做出三个假设: 1)P(y|x; θ) 服从指数族分布 2)给定了x,我们的目的是预测T(y) 在条件x下的期望。一般情况下T(y) = y,这也就意味着我们希望预测h(x) = E[...
线性回归的基本步骤如下: 1. 数据收集:收集包含自变量和因变量的观测数据。自变量是用于预测因变量的输入变量,而因变量是我们希望预测或解释的输出变量。 2. 模型假设:假设自变量和因变量之间存在线性关系,即可以通过一个线性方程来描述二者之间的关系。
# 机器学习算法总结-第七天(线性回归) SKlearn中的线性回归
【机器学习特训营1】线性回归及KNN算法的总结 上了两天贪心学院的机器学习特训营的课,做一笔记进行总结记录一下: 机器学习作为人工智能(AI)的一部分,是研究如何让计算机从数据学习某种规律。主要可以分为两大类,监督学习和非监督学习。 监督学习常用算法有:K-近邻算法,朴素贝叶斯算法,支持向量机,决策树等;非监督...
线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 登录/注册 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...
答案:D 解释:线性回归的模型,也是机器学习中最基础的一种模型 12、关于线性回归的说法不正确的是 A.线性回归是目标值预期是输入变量的线性组合 B.回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系 C.线性回归的曲线拟合已知数据且很好地预测未知数据。 D.线性回归不属于回归问题 ...